نظام توقع الإقراض (Loan Approval Prediction)
نموذج يقرر قبول أو رفض طلب القرض بناءً على معلومات المتقدم
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية نموذج يقرر قبول أو رفض طلب القرض بناءً على معلومات المتقدم. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متوسطويستغرق تقريباً 2-3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
دراسة معايير اتخاذ قرار الإقراض - تقليل Default Rate من 8% إلى 3%. تحليل المخاطر المالية وتكلفة القروض الفاشلة. فهم العوامل المؤثرة: الدخل، تاريخ الائتمان، نسبة الدين للدخل، مدة التوظيف. دراسة القوانين والأنظمة المتعلقة بـ Fair Lending و Anti-Discrimination.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
تحميل Loan Prediction Dataset (614 طلب قرض، 13 متغير). استكشاف المتغيرات: Gender, Married, Dependents, Education, Self_Employed, ApplicantIncome, LoanAmount, Credit_History. تحليل Approval Rate: 69% approved. دراسة توزيع الدخل والقروض. تحليل تأثير Credit History على القبول. رسم Correlation Matrix للعوامل المالية.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
معالجة 22% قيم مفقودة في متغيرات مختلفة - استخدام Mode للفئوية و Median للرقمية. تحويل المتغيرات الفئوية: Gender, Married, Education بـ Label Encoding. Feature Engineering: Total Income (Applicant + Coapplicant), EMI (قسط شهري متوقع), Loan to Income Ratio. معالجة Outliers في الدخل والقروض. Log Transformation للمتغيرات المائلة. Standardization للمتغيرات الرقمية.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
بناء Baseline مع Logistic Regression. تطبيق Decision Tree لفهم القرارات. بناء Random Forest و Gradient Boosting. تطبيق LightGBM للأداء السريع. Feature Selection: اختيار أهم المتغيرات. Cross-Validation مع Stratified K-Fold. Hyperparameter Tuning مع Bayesian Optimization.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
حساب ROC-AUC و Precision-Recall Curve. تحليل Confusion Matrix: False Positives (قرض خطر تم قبوله) vs False Negatives (قرض جيد تم رفضه). Cost-Benefit Analysis: تكلفة كل نوع خطأ. Fairness Analysis: هل النموذج عادل لجميع الفئات؟ Feature Importance: أهم العوامل في القرار. Calibration Curve: هل احتمالات النموذج دقيقة؟
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
بناء API بـ FastAPI يستقبل بيانات المتقدم ويعيد قرار مع احتمالية القبول. إنشاء واجهة ويب للموظفين البنكيين لإدخال البيانات. إضافة Explanation للقرار: ما العوامل التي أثرت؟ Fairness Dashboard لمراقبة عدالة القرارات. Logging كل القرارات للمراجعة والتدقيق. توثيق كامل للنموذج والقرارات. Deploy على AWS/Azure مع Security.